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\title{基于机器学习的图像分类方法研究}
\author{姓名：张三 \quad 学号：20250001 \\ 学院：计算机科学与技术学院}
%\date{2025年7月24日}

\begin{document}

% 生成标题页
\maketitle

% 摘要
\begin{abstract}
本文研究了基于机器学习的图像分类方法，主要介绍了卷积神经网络（CNN）的基本原理及其在图像分类任务中的应用。通过对 CIFAR-10 数据集的训练与测试，验证了模型的有效性。实验结果表明，该方法在图像分类任务中具有较高的准确率和稳定性。
\end{abstract}

% 生成目录
\tableofcontents
\newpage

% 正文部分
\section{引言}
近年来，随着深度学习的发展，图像分类技术取得了显著进步。卷积神经网络（CNN）作为其中的重要模型，广泛应用于图像识别任务中。

\section{相关工作}
著名计算机科学家杨立昆(Yann LeCun)提出了经典的 LeNet 模型\cite{lecun1998gradient}，是 CNN 的早期代表。

\section{方法}
我们采用 ResNet-18 模型进行图像分类，在 PyTorch 框架下完成训练与测试。

\section{实验与结果}
我们在 CIFAR-10 数据集上进行了实验，准确率达到 92.3\%。

\section{结论}
本文通过实验验证了深度学习在图像分类任务中的有效性，未来将进一步探索模型的优化方法。

% 参考文献
\bibliographystyle{plain}
\bibliography{references} % 引用文件为 references.bib

\end{document}
